为何pandas按日分组计数触发SettingWithCopyWarning而按日+id分组不会

首先你给出的示例代码存在笔误，漏写了.groupby方法，正常可运行的分组统计代码如下：

# 统计每个id对应每天的观测条数
df["frequency_per_id"] = df.groupby(["id", "day"])["id"].transform("count")
# 统计单日总观测条数
df["frequency"] = df.groupby(["day"])["day"].transform("count")

SettingWithCopyWarning警告的触发和两次分组统计的逻辑没有关联，核心原因如下：

• 你的df对象本身不是独立的DataFrame，是从另一个父DataFrame通过布尔索引、行/列切片等操作得到的子对象。
• pandas处理切片操作时，返回结果是父对象的视图还是独立副本的行为是不确定的，当你给这类子对象新增列时，pandas无法判断你是要修改父DataFrame，还是仅修改当前子对象的副本，因此抛出警告做风险提示。
• 第一次赋值没有触发警告、第二次才触发，是因为pandas的警告校验是启发式规则，仅在符合特定校验条件时才触发，不代表第一次操作安全、第二次操作存在逻辑问题，只是第二次操作刚好命中了校验逻辑。

解决方法 #

• 如果你不需要修改父DataFrame，仅操作当前df对象，只需要在得到子对象时主动调用.copy()生成独立副本即可，示例：

# 假设df是从original_df切片得到，主动调用copy生成独立对象
df = original_df[original_df['value'] > 0].copy()
# 后续赋值操作不会再触发警告
df["frequency"] = df.groupby(["day"])["day"].transform("count")

• 如果你需要把计算结果同步到父DataFrame中，直接按照警告提示，使用.loc在父DataFrame上完成赋值操作即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vojta